×

过量混合模型中后验分布的渐近行为。 (英语) 兹比尔1228.62034

摘要:当混合物中的组分数量大于真实组分数量时,我们研究了混合物模型中后验分布的渐近行为:这种情况通常被称为过拟合混合物。我们特别证明,一般来说,后验分布具有稳定而有趣的行为,因为它往往会清空额外的分量。这种稳定性是在对先验的一些限制下实现的,可以作为选择先验的准则。为了说明这种行为,我们进行了一些模拟。

MSC公司:

2015年1月62日 贝叶斯推断
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62第25页 统计学在社会科学中的应用
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 链接

参考文献:

[1] Akaike,程序。第二国际交响乐团。信息理论第267页–(1973)
[2] Azais,混合物似然比检验的渐近分布和幂:有界和无界情况,Bernoulli 12 pp 775–(2006)·Zbl 1134.62010年 ·doi:10.3150/bj/1161614946
[3] Champaz,Bayesian顺序识别的界限及其在混合物中的应用,Ann.Statist。第36页,938页–(2008年)·Zbl 1246.62083号 ·doi:10.1214/009053600000000857
[4] Dacuhan-Castelle,使用局部二次曲线参数化测试模型阶数:总体混合和平稳ARMA过程,Ann.Statist。第27页,1178页–(1999年)·Zbl 0957.62073号 ·doi:10.1214/aos/1017938921
[5] Dempster,通过EM算法获得不完整数据的最大似然(带讨论),J.R.Statist。Soc.B 39第1页–(1977年)·Zbl 0364.62022号
[6] 冯,在有限混合模型中使用bootstrap似然比,J.R.Statist。Soc.B 58第609页–(1996年)
[7] Frühwirth-Schnatter,有限混合和马尔可夫转换模型(2006)
[8] Ghosal,正态密度混合的最大似然熵和收敛速度以及bayes估计,Ann.Statist。第29页,第1233页–(2001年)·Zbl 1043.62025号 ·doi:10.1214/aos/1013203452
[9] Ghosal,非iid观测的后验分布收敛率,Ann.Statist。第35页,192页–(2006年)·兹比尔1114.62060 ·doi:10.1214/09053606000001172
[10] Lee,印度统计研究所白金禧年(2008年)
[11] 刘,可识别性损失下似然比检验的渐近性,安统计学家。第31页,807页–(2004年)
[12] MacLachlan,有限混合模型(2000)·doi:10.1002/0471721182
[13] Marin,贝叶斯核心(2007)
[14] McGrory,有限混合分布贝叶斯模型选择中的变分近似,计算统计量。数据分析。第51页,5352页–(2007年)·Zbl 1445.62050号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.07.020
[15] Richardson,《关于成分数量未知的混合物的贝叶斯分析》,J.R.Statist。Soc.B 59第731页–(1997年)·Zbl 0891.62020号 ·数字标识代码:10.1111/1467-9868.00095
[16] 罗伯特,贝叶斯模型选择的计算方法,Proc。AIP 1193第251页–(2009年)·doi:10.1063/1.3275622
[17] 卢梭,贝叶斯统计8(2007)
[18] Schwarz,估算模型的维数,Ann.Statist。第6页,461页–(1978年)·Zbl 0379.62005年 ·doi:10.1214/aos/1176344136
[19] Scricciolo,技术报告(2001)
[20] Titterington,有限混合分布的统计分析(1985)·Zbl 0646.62013.中
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。